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1.
不同重构土壤材料配比的土壤改良和苜蓿生长效应研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对西部露天矿区土地生态修复中表土稀缺和土壤贫瘠难题,从充分利用矿区当地常见的原材料出
发,利用风沙土、红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸为原料,按照不同配比混合后进行室内盆栽试验,研究不同配比下
紫花苜蓿生长特性、土壤理化性状和生物学特性的差异,优选适宜于该地区的重构土壤配比。 结果表明:利用风沙土、
红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸重构土壤具有可行性;不同重构土壤配比均可显著改善土壤物理结构,增加土壤
养分含量,提高土壤微生物活性,进而促进紫花苜蓿生长,但不同配比之间存在明显差异;与纯风沙土(CK)相比,不同
重构土壤配比下紫花苜蓿生物量、根长、根直径和根表面积分别提高了 19. 05% ~ 624. 76%、17. 99% ~ 131. 80%、
17. 72% ~ 239. 20%和 33. 01% ~ 650. 45%。 相关分析结果表明:紫花苜蓿生物量与基质理化性状和微生物活性存在协
同效应。 综合来看,风沙土与红黏土按 1 ∶2 复配,同时添加 15%煤矸石、5%玉米秸秆及 0. 05%腐植酸,土壤重构效果
最佳。 该研究为矿区土壤重构及降低土地生态修复成本提供了理论依据。 相似文献
2.
传感器的技术参数Vmin和Y是使用衡器的重要参数。它不仅决定了传感器最大分度数(最高分辨率),同时也决定了传感器的最小使用分度数(即最小量程范围)。 相似文献
3.
4.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
5.
研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制,有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制,以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象,在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理,建立半潜漂浮式风机控制模型,与高保真FAST模型仿真对比,验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上,根据实际风机工况和约束条件,以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标,优化求解出每一时刻下的最优控制量,从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性,在多种风-浪联合载荷的工况下,与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明,所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷,使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。 相似文献
7.
乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率. 相似文献
8.
以5?000t/d水泥熟料生产线煤立磨三道锁风阀改造为例,针对MPF2217煤立磨喂料下料管锁风装置频繁堵料,故障率高,尤其冬季生产时三道锁风阀堵料严重的问题,通过调研学习,并总结多次改造治理的经验,实施了拆除三道锁风阀、增加导料槽和增加密封钢屋等措施,改造后解决了三道闸板堵料问题,降低了职工的劳动强度,改善了现场环境,提高了设备运转率。 相似文献
9.